с

.idea/workspace.xml

@@ -5,6 +5,7 @@
   </component>
   <component name="ChangeListManager">
     <list default="true" id="7eeb9ad6-e30c-4a49-b03a-a9b6a48f7c76" name="Changes" comment="">
+      <change beforePath="$PROJECT_DIR$/.idea/workspace.xml" beforeDir="false" afterPath="$PROJECT_DIR$/.idea/workspace.xml" afterDir="false" />
       <change beforePath="$PROJECT_DIR$/app.py" beforeDir="false" afterPath="$PROJECT_DIR$/app.py" afterDir="false" />
     </list>
     <option name="SHOW_DIALOG" value="false" />

app.py

@@ -1,3 +1,6 @@
+#Изначальный код нейросети и создания графиков с выводом через Gradio - https://colab.research.google.com/drive/1gEu9nbQ-rB7-it6eednP5egf0eL7k1Rj#scrollTo=xbMowZBhdXDE
+#На Hugging Face нет бесплатного GPU на котором выполняется наш код, а на CPU выполнение кода идёт больше часа, поэтому график вынесли так
+
 from huggingface_hub import hf_hub_download
 import tensorflow as tf
 import numpy as np
@@ -6,51 +9,38 @@ import pandas as pd
 import openpyxl
 from PIL import Image
 
-# Загрузка файла модели из Hugging Face Hub
 model_path = hf_hub_download(repo_id="neuronetties/money", filename="money.keras")
-# Загрузка модели
 model = tf.keras.models.load_model(model_path)
 
 
 def display_image(image_path):
-    # Загрузка изображения из хранилища Hugging Face
-    downloaded_image_path = hf_hub_download(repo_id="neuronetties/money", filename="image.png")  # Замените на свой repo_id и имя файла
-    image = Image.open(downloaded_image_path)  # Открываем загруженное изображение
+    downloaded_image_path = hf_hub_download(repo_id="neuronetties/money", filename="image.png")
+    image = Image.open(downloaded_image_path)
     return image
 
-# Функция для получения значений валют по дате
-def get_currency_values(file, date_input):
-    # Чтение данных из Excel файла
+
+def get_currency_values(file, date_input): #доп.функционал: поиск значений по дате
     data = pd.read_excel(file)
     data.dropna(inplace=True)
-
-    # Преобразование столбца даты в формат datetime
-    data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'], dayfirst=True)  # Убедитесь, что у вас есть столбец 'Date'
-
-    # Поиск значений валют по введенной дате
+    data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'], dayfirst=True)#преобразование в тип datatime
     date = pd.to_datetime(date_input, dayfirst=True)
     row = data[data['Date'] == date]
-
     if not row.empty:
         values = row[['EUR_RUB', 'GBP_RUB', 'USD_RUB']].values.flatten()
         return f"На {date_input}: USD/RUB: {values[2]}, EUR/RUB: {values[0]}, GBP/RUB: {values[1]}"
     else:
         return f"Данные на {date_input} не найдены."
 
-# Интерфейс для получения значений валют
 app1 = gr.Interface(
     fn=get_currency_values,
     inputs=[gr.File(label="Загрузите файл Excel"), gr.Text(label="Введите дату (дд.мм.гггг):")],
     outputs=gr.Text(label="Результаты валют")
 )
 
-# Интерфейс для генерации графиков
 app2 = gr.Interface(
     fn=display_image,
-    inputs=gr.File(label="Загрузите файл Excel"),  # Изменено на текстовый ввод
+    inputs=gr.File(label="Загрузите файл Excel"),
     outputs="image"
 )
 
-# Создание табов с интерфейсами
 demo = gr.TabbedInterface([app1, app2], ["Вывод цены за дату", "Предсказания на 6 месяцев"])
-demo.launch()